什么是LLMOp？

LLMOps代表“大型语言模型操作”，指的是在人工智能模型的整个生命周期中加快人工智能模型开发、部署和管理的专业实践和工作流程。

LLMOps平台可以提供更高效的库管理，降低运营成本，并使更少的技术人员能够完成任务。这些操作包括数据预处理、语言模型训练、监控、微调和部署。与机器学习操作（MLOps）一样，LLMOps建立在数据科学家、DevOps工程师和IT专业人员的合作基础上。

LLM，如使用GPT-4的OpenAI的ChatGPT和谷歌的BERT，代表了一类新的、更先进的
自然语言处理（NLP）模型可以快速回答自然语言问题、提供摘要并遵循复杂指令。

LLMOps平台将数据科学和软件工程带入一个协作环境，用于数据探索、实时实验跟踪、即时工程以及模型和管道管理。LLMOps自动化了机器学习生命周期中的操作和监控任务。

 

LLMOps与MLOps

由于LLMOp属于机器学习操作的范围，它可能会被忽视，甚至被称为“LLM的MLOps”，但LLMOp应该单独考虑，因为它特别专注于简化LLM开发。以下是机器学习（ML）工作流和需求随LLM而具体变化的两种方式。

• 超参数调整节省成本：在ML中，超参数调整通常侧重于提高准确性或其他指标。对于LLM来说，额外的调整对于降低训练和推理的成本和计算能力要求变得很重要。这可以通过调整批次大小来实现。由于LLM可以从基础模型开始，然后使用新数据进行微调，以实现特定领域的改进，因此它们可以以更低的成本提供更高的性能。
• 性能指标：ML模型通常具有明确定义且易于计算的性能指标，包括准确性、AUC和F1分数。但在评估LLM时，需要一套不同的标准基准和评分，如双语评估替身（BLEU）和注册评估的回忆导向替身（ROUGE）。这些都需要在实施过程中加以额外考虑。

此外，LLMOps平台还可以提供被认为是典型的MLOps功能：

• 数据管理
• 部署过程
• 模型测试和培训
• 监测和可观测性
• 安全性和法规遵从性支持

用例

LLMOp可以为各种任务带来更高的效率，包括：

构建矢量数据库以检索上下文相关信息。

• 持续集成和交付（CI/CD），其中CI/CD管道自动化了模型开发过程并简化了测试和部署。Jenkins GitLab CI/CD和GitHub Actions等工具有助于管理这些管道，确保工作流程顺畅高效。这实现了无缝的模型更新和回滚，最大限度地减少了对用户的干扰。对模型进行版本控制并结合彻底的测试实践可以帮助及早发现问题，确保只部署性能良好的模型。
• 数据收集、准备和快速工程，来源、领域和语言多样。
• 通过人工输入进行数据标记和注释，以提供复杂的、特定领域的判断。
• 数据存储、组织和版本控制--具有适当的数据库和存储解决方案，以帮助在LLM的整个生命周期中进行数据存储、检索和操作。
• 探索性数据分析（EDA），用于在创建可编辑和可共享的数据集、表和可视化时，探索、准备和共享机器学习模型生命周期的特定数据。
• 模型微调，用于优化特定任务或领域的模型。
• 模型推理和服务可以管理测试和QA的生产细节，例如模型刷新的频率和推理请求时间。使用GPU加速启用REST API模型端点。
• 模型审查和治理，以跟踪模型和管道版本并管理其整个生命周期。这可以使用开源MLOps平台（如MLflow）实现跨ML模型的协作。
• 模型监控，包括对LLM应用程序的人工反馈。识别潜在的恶意攻击、模型漂移并确定潜在的改进领域。
• 及时的分析、记录和测试。
• 快速工程，使用工具实现上下文学习，而不是使用敏感数据进行微调。
• 提示执行以启用模型优化。

 

• 跨一系列函数的文本创建和输出（链接位于ouside ibm.com）。 LLM可以生成代码，包括操作基础设施的脚本和自动化。他们创建文本，例如用于记录代码或流程，并翻译语言。

好处

LLMOps的主要好处可以分为三大类：效率、降低风险和可扩展性。

效率

LLMOps使您的团队能够从团队协作开始，以多种方式用更少的资源做更多的事情。当数据科学家、ML工程师、DevOps和利益相关者能够在一个统一的平台上更快地进行协作，以进行通信和见解共享、模型开发和部署时，可以简化工作，所有这些都可以更快地交付。

可以通过优化模型训练、选择合适的架构以及使用包括模型修剪和量化在内的技术来降低计算成本。LLMOp可以帮助确保访问合适的硬件资源，如GPU，以实现高效的微调、监控和优化资源使用。此外，当LLMOps推广稳健的数据管理实践时，可以简化数据管理，以帮助确保高质量的数据集得到来源、清理并用于培训。

可以改进超参数，包括学习率和批量大小，以提供最佳性能，而与DataOps的集成可以促进从摄入到模型部署的平稳数据流，并实现数据驱动的决策。

迭代和反馈循环可以通过自动化重复任务和实现快速实验来加速。使用模型管理，LLMOps可以简化大型语言模型的开始到完成过程，有助于确保模型的创建、训练、评估和部署达到最佳状态。

可以使用高质量和与领域相关的训练数据来提高模型性能。此外，当不断监测和更新模型时，LLMOps可以确保峰值性能。可以加快模型和管道开发，以提供更高质量的模型，并更快地将LLM部署到生产中。

降低风险

您可以通过使用高级企业级LLMOp来优先保护敏感信息，帮助防止漏洞和未经授权的访问，从而提高安全性和隐私。透明度和对监管要求的更快响应有助于确保更好地遵守组织或行业的政策。

可扩展性

LLMOps实现了更容易的数据可扩展性和管理，这在需要对数千个模型进行监督、控制、管理和监控以实现持续集成、持续交付和持续部署时至关重要。LLMOp可以通过改进模型延迟来实现这一点，该模型延迟可以进行优化以提供更具响应性的用户体验。

通过在连续集成、交付和部署环境中进行模型监控，可以简化可扩展性。LLM管道可以鼓励协作、减少冲突并加快发布周期。LLM管道的可再现性可以实现数据团队之间更紧密的协作，从而减少与DevOps和IT的冲突，并加快发布速度。

即使工作量有波动，也能顺利管理。LLMOp可以同时处理大量请求，这对企业应用程序尤其重要。

最佳实践

为了更顺利地操作，这里有一些建议需要牢记。

• 社区参与：与开源社区接触，随时了解最新进展和最佳实践。变化来得很快。
• 计算资源管理：LLM培训涉及在大型数据集上进行广泛的计算。专用GPU可以实现更快的操作并加速数据并行操作。

持续的模型监控和维护：监控工具可以检测模型性能随时间的变化。对模型输出使用真实世界的反馈可以细化和重新训练模型。

• 数据管理：选择合适的软件来处理大数据量，确保LLM生命周期中的高效数据恢复。通过数据版本控制跟踪数据更改和开发。通过传输加密和访问控制来保护数据。自动化数据收集、清理和预处理，以提供稳定的高质量数据流。确保对数据集进行版本控制，以便在不同的数据集版本之间提供无缝转换。
• 数据准备和即时工程：定期转换、聚合和消除重复数据。确保数据在数据团队中可见且可共享。
• 部署：为了最具成本效益，请为特定任务定制一个经过预训练的模型。包括NVIDIA TensorRT和ONNX Runtime在内的平台提供深度学习优化工具。
• 灾难恢复和冗余：在发生灾难时定期备份模型、数据和配置。有了冗余，您可以在不影响模型可用性的情况下处理系统故障。
• 道德模型开发：预测、发现并纠正训练数据和模型输出中可能扭曲输出的偏见。
• 人的反馈：从人的反馈中强化学习（RLHF）可以改善LLM训练。由于LLM任务通常是开放式的，因此最终用户的反馈对于评估LLM性能至关重要。
• LLM链或管道：在LangChain或LlamaIndex等框架的帮助下，您可以链接多个LLM调用或外部系统交互，以实现复杂的任务，如回答用户问题。
• 模型微调：使用DeepSpeed、Hugging Face Transformers、JAX、PyTorch和TensorFlow等开源库来提高模型性能。优化模型延迟对于提供响应式用户体验至关重要。
• 模型监控：为模型和管道沿袭以及版本创建跟踪机制，以帮助确保工件和转换的有效生命周期管理。
• 模型训练：使用分布式训练来管理LLM中庞大规模的数据和参数。定期使用新数据对模型进行微调，使其保持更新和有效。
• 模型安全性：经常检查模型是否存在漏洞，并定期进行安全审计和测试。
• 隐私和合规性：通过定期合规检查验证运营是否遵守GDPR和CCPA等法规。随着人工智能和LLM出现在新闻中，将会有详细的审查。
• 提示工程：指令遵循模型可以遵循复杂的提示和指令。正确设置这些提示模板对于准确可靠的响应以及减少模型幻觉或提示黑客攻击的机会至关重要。